[CARTO] 로케이션 인텔리전스: 우리가 알던 GIS의 종말

 

로케이션 인텔리전스는 대부분의 사업 전략의 핵심 부분을 차지하고 있습니다. 220명의 데이터 분석가, 경영진, 과학자들을 대상으로 한 설문에서, 85%가 로케이션 인텔리전스가 3년 이내에 조직의아주혹은매우중요한 요소가 될 것이라고 응답했습니다. 또한, 84%는 이미 로케이션 인텔리전스 기술에 투자 중이라 답했습니다.

 

로케이션 인텔리전스는 많은 사람들에게 GIS라 알려진, 지리정보 시각화에 사용되던 제한적인 시스템에서 더 발전한 개념입니다.

GIS 지리 정보를 수집하고 시각화하는 기초를 마련했습니다 The State of Location Intelligence of 2018 설문에 따르면, 94% 경영진들이 그들의 회사가 로케이션 데이터를 수집/저장하고 있다고 답했습니다. 하지만 경쟁력을 가지기 위해선, 경영진들은 그저 데이터를 모으는 것이 아니라, 데이터에서 인텔리전스를 발견해야합니다.

 

로케이션 인텔리전스는 GIS의 자연진화입니다.”

 

GIS에서 로케이션 인텔리전스로의 변화를 이끈 세가지 요인은 다음과 같습니다.

 

새로운 데이터 스트림

로케이션 인텔리전스는 오픈 데이터, 실시간 데이터 스트림, 모든 종류의 인터넷 연결 시스템의 데이터셋, 장치와 센서 등을 모두 종합한 것입니다. GIS는 제한적인, 회사에 소유된 지리 데이터에 의존해왔습니다. 그러나 로케이션 인텔리전스와 함께라면 다음과 같은 것을 기대하실 수 있습니다.

  • 회사들은 자연 재해가 발생했을 , 정책 결정자들의 발빠른 결정을 돕기 위해 공개 기상 데이터와 로케이션 인텔리전스를 이용합니다
  • 부동산 투자자들은 새로운 성장 기회를 측정하기 위해 로케이션 인텔리전스와 공공 교통 데이터를 이용합니다
  • 은행들은 도시의 유동성을 이해하기 위해, 신용카드 거래와 인구 데이터를 이용합니다 

 

새로운 분석 방법

로케이션 인텔리전스는 최적화와 예측을 통해 로케이션 데이터 분석의 새로운 방법들을 고안해냅니다. 반면, 전통적 GIS 분석 방법은 과거의 지리 데이터를 보고하는 데 머물러 있죠. 로케이션 인텔리전스는 다음과 같은 분석 방법을 제시합니다:

  • 공간 클러스터링은 영업 부서가 일을 효과적으로 있도록 영업 구역을 설정하는 이용됩니다
  • 데이터 사이언티스트들은비용적 측면에서 서비스에 가장 효율적인 경로는 무엇일까?” 같은 질문을 하며, 경로 최적화를 발전시켜나가고 있습니다.
  • 우리는 SKATER 분석을 이용하여, 전통적 지리 구분을 넘어선 공동체 확인할 있습니다

 

새로운 이용자

로케이션 인텔리전스는 개발자, 데이터 분석가, 데이터 사이언티스트들이 곧바로 업무에 적용할 수 있고, 의사결정을 내리는 데 도움을 줍니다. GIS는 대부분 교육이나 자격증을 취득한 전문가만이 활용할 수 있었습니다. 로케이션 인텔리전스는 다음과 같이 누구나 이용가능합니다:

  • 뉴욕시 정부는와 데이터 분석가는 311 전화(우리나라의 다산콜센터 같은) 실시간 데이터에 기반하여 교통과 긴급 서비스에 대한 의사 결정을 내립니다.
  • 프로덕트 매니저와 사업 분석가들은 판매 전략을 세우기 위한 위치 기반 세일즈 분석 앱을 효율적으로 이용할 수 있습니다.
  • 데이터 사이언티스트들은 더 크고, 더 다양한 데이터를 업무에 적용시키고, 쉽게 경쟁력있는 데이터시각화를 할 수 있습니다.

 

1. 새로운 데이터 스트림

조직들은 더 이상 조직 내의 데이터에만 의존하지 않습니다. 오픈 데이터 포털, IoT 장치, 그리고 다른 데이터 제공자들 덕에 접근 가능한 데이터 스트림이 증가하였고, 회사들은 사업 결과를 예측하고 최적화할 수 있는 대쉬보드와 어플을 만들 수 있게 되었습니다.

GIS 회사들은 소프트웨어를 디자인하는 우선권을 가져가버렸고, 폐쇄된 시스템 안에서 고객들이 어떻게 사용하고 상호작용하는 지를 분석하는 건 그 회사만이 가능한 것이었습니다.

로케이션 인텔리전스는 오픈 소스를 수용하며 어떤 특정 지점의 정적인 데이터를 이용하기 보다는, 다양한 종류의다이나믹한 데이터 스트림을 이용하여 데이터 시각화와 분석을 할 수 있습니다.

스트리밍 데이터: 모바일 기기 위치, IoT기기 정보, 유동인구, 교통, 실시간 이동 정보, 택시 승하자, 현재 날씨

정적 데이터: 지형, 과거 날씨의 흐름, 인구통계, 재정

이용 중인 데이터 스트림의 예시

아래의 시각화는 플로리다 해안의 허리케인 경로와 보험회사들의 정보를 중첩시킨 것입니다.  NOAA 데이터와 함께 실시간으로 업데이트 되는 이 지도는, 어떤 보험가입자가 얼마만큼의 피해를 입었는지 보여주는 지도입니다.

태풍과 이로 인한 보험가입자들의 피해를 실시간으로 추적함으로써, 보험회사는 어디에 직원을 배치해야할지, 그리고 어느 지역이 가장 빠른 응답을 필요로 할 지 쉽게 파악할 수 있습니다. 또한 준비된 답변과 대피 정보를 발빠르게 제공해줄 수도 있습니다.

 

데이터스트림에 대해 더 알아보고 싶으시다면, 오픈데이터를 활용한 40개의 프로젝트를 확인해보세요 (https://carto.com/blog/forty-brilliant-open-data-projects-preparing-smart-cities-2018/)

 

2. 새로운 분석 방법

로케이션 인텔리전스와 다양한 종류의 비즈니스 예시에 대한 중요성이 커지면서, 데이터 사이언티스들은  거의 모든 산업에 적용될 수 있는 새로운 공간 분석의 방법을 고안해냈습니다.

공간 데이터 사이언스 (혹은 지리공간 데이터 사이언스)라 불리는 이 새로운 분야는, 점점 더 많은 경연진들과 분석가들이 로케이션 데이터와 함께 예측가능한 솔루션을 요구하기 시작함에 따라, 조직의 성공에 필수적 요소가 되었습니다.

GIS의 강점은 과거의 로케이션 데이터를 보고하는 데 있었습니다. (‘2014 3월 Clark County의 강수량’과 같은 데이터)  반면, 로케이션 인텔리전스는 비즈니스 전략을 최적화하기 위한 질문들에 대답할 수 있습니다:

  • 제약 기반 최적화: 어떤 기준을 두고, 얼마나 많은 자산(자원, 사람, 장소)을 필요로 하는지, 어떻게그것을구성하고배치하는가
  • 모델링: 어디를 열거나 닫아야 하는가? 또는 존재하는 가게를 다른 목적에 맞게 만들어야 하는가?
  • 물류 네트워크: 배송 시간과 연료를 줄이기 위해 회사의 배송 네트워크를 어떻게 설정해야할까?

각각의 질문들은 공간 클러스터링, 최적화된 경로와 같은 로케이션 데이터를 구성하기 위한 새로운 종류의 데이터 분석을 필요로 합니다.

이러한 분석들은 로케이션 데이터에 문맥(context)을 더해줍니다. 이는 기업들에게 현재의 관행을 최적화하거나 미래를 예측하기 위해 실천가능한 지식을 제공합니다.

실행 중인 새로운 분석 방법의 예

어떻게 로케이션 데이터가 공급망 설정에 영향을 주는지 보여주기 위해, 우리는 미국의 큰 식료품 체인 Publix의 공급망을 분석했습니다.

현재의 설정을 이해하기 위해 우리는:

  1. 점포의 적절한 그룹을 찾기 위해, CARTO의 공간 정보 클러스터링 정보를 이용하여 논리적 클러스터를 만들었습니다
  2. 다음, 우리는 이 그룹들에게 가장 가까운 유통센터를 설정해주었고, 다른 센터를 지정해주어야 하는 외곽 지역에는 세세한 조정을 했습니다.
  3. 우리는 유통 센터에서 나오는 경로들의 논리적 클러스터를 만들기 위해, 같은 클러스터링 분석을 이용했습니다
  4. 우리는 유통센터에서 각각의 점포로 갔다가 다시 유통센터로 오는 가장 효율적인 경로를 찾기 위해 최적화된 경로 분석을 이용했습니다.

 

유통망의 결과는 총 주행 마일, 경로의 수, 총 주행 시간을 보여줍니다. 운영관리자는 이 접근을 이용하여 공급망을 최적화하거나, “우리의 다음 유통 센터는 어디에 세울까?” 등의 부가적인 질문에도 답할 수 있게될 것입니다.

GIS는 지형이나 과거의 날씨 패턴을 가지고 지리 정보를 분석하고 시각화하는 방법을 개척해냈습니다. 로케이션 인텔리전스는 비즈니스 문제를 해결하는 데 초점을 맞춘 방법과 기술을 이용하여 공간 분석의 새 시대를 열어가고 있습니다.

 

 

3. 새로운 사용자

20세기에 GIS는 대학과 같이 전문적인 교육을 받아야만 했기에, 독자적인 산업으로서 발전했습니다. 그 결과, 로케이션 데이터를 분석하려는 회사들은 GIS 소프트웨어를 다룰 줄 아는 전문가들로 한정될 수 밖에 없었겠지요.

거의 모든 회사의 모든 부서에 영향을 미치는 로케이션 데이터의 성장과 함께, 회사들은 전문 교육을 필요로 하는 소프트웨어에만 의존할 수 없게 되었습니다.

“500만명의 다음 GIS 세대들은 오늘날 GIS가 우리에게 뜻하는 바를 알지 못할 것입니다. 다음 세대의 공간 전문가들은 개발자, 데이터 분석가, 데이터 사이언티스트가 될 것입니다. 전문적인 트레이닝을 받은 GIS 전문가가 아니라요.” – CARTO의 설립자이자 CEO, Javier de la Torre

기업들이 직면한 가장 어려운 문제를 해결하기 위해서는, 개발자, 분석가, 데이터 사이언티스트들에게 이미 일하고 있는 방식과 통합될 수 있는 오픈 소스 도구를 주어야 합니다. 그들이 과거의 시스템을 사용하도록 교육시켜서는 안됩니다.

지리공간 기술은 Mapbox, CARTO, MapD같은 회사들에 의해 축적되었습니다. 이 회사들은 모두 빠른 도입이 가능한 소스 코드를 발행하며, 산업 전체의 혁신을 촉진시키고 있습니다.

 

 

2018년 로케이션 인텔리전스의 현 주소

78% 경영진과 관리자들이 2018년에 로케이션 인텔리전스에 투자할 예정입니다과거의 GIS 시스템은 빠르게 사라지게 될겁니다.

새로운 분석 방법과 데이터 스트림은 완전히 새로운 부류의 사용자들을 탄생시켰고 (데이터 과학자에서 개발자에 이르기까지), 로케이션 인텔리전스의 세계를 열어가고 있습니다.

우리는 이러한 변화를 받아들이고, 전통적인 교육을 받은 소수의 개인에게만 힘을 실어줄 것이 아니라, 누구나 데이터에 접근하고 분석할 수 있는 환경을 만들어나갈 것입니다.

저희와 함께 하시겠습니까?

(원문: https://carto.com/blog/location-intelligence-end-of-gis-as-we-know-it/)

 

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